1. 导入必要的库：

```python
import numpy as np 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
```

2. 读取数据：

```python
data = pd.read_csv('data.csv')
```

3. 数据探索：

```python
data.head() # 查看前5行
data.describe() # 查看数据基本统计描述
```

4. 数据可视化：

```python
# 绘制散点图
plt.scatter(data['x'], data['y'])
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()
```

5. 建立模型：

```python
# 使用线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(data[['x']], data['y'])
```

6. 模型评估：

```python
# 计算模型的R2分数
from sklearn.metrics import r2_score
pred = model.predict(data[['x']])
score = r2_score(data['y'], pred)
print(score)
```
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